python代码如何获取masks = process_mask(proto[i], det[:, 6:], det[:, :4], im.shape[2:], upsample=True) 在图像中的位置,并使用cv2.goodFeaturesToTrack检测获取masks区域内角点的坐标
时间: 2024-04-21 14:22:45 浏览: 121
要获取 `masks` 在图像中的位置,并使用 `cv2.goodFeaturesToTrack()` 检测获取 `masks` 区域内的角点坐标,你可以先使用 `torch.nonzero()` 函数找到掩码图像中非零像素的坐标,然后将这些坐标转换为 OpenCV 格式的点坐标,最后使用 `cv2.goodFeaturesToTrack()` 进行角点检测。下面是一个示例代码:
```python
import torch
import cv2
# 假设 masks 是掩码图像的张量
# 根据你的描述,masks 的形状是 (1, H, W)
# 这里假设 H 和 W 分别是图像的高度和宽度
# 你可以根据实际情况进行调整
# 使用 torch.nonzero() 找到掩码图像中非零像素的坐标
nonzero_coords = torch.nonzero(masks.squeeze(0))
# 将张量转换为 numpy 数组,并转换为 OpenCV 格式的点坐标
points = nonzero_coords.cpu().numpy().astype(int)[:, ::-1]
# 加载图像
image = cv2.imread('your_image.jpg') # 替换为你的图像路径
# 在 masks 区域内使用 cv2.goodFeaturesToTrack() 进行角点检测
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10)
# 遍历角点,并筛选在 masks 区域内的角点坐标
for corner in corners:
x, y = corner[0]
if masks[0, int(y), int(x)] != 0: # 非零像素的值不为0,表示在 masks 区域内
print(f"Corner at position ({x}, {y})")
```
这段代码首先使用 `torch.nonzero()` 函数找到掩码图像中非零像素的坐标,然后将张量转换为 numpy 数组,并将坐标顺序调整为 (x, y) 的形式以适应 OpenCV 的要求。接下来,加载图像,并使用 `cv2.goodFeaturesToTrack()` 进行角点检测。最后,遍历角点,通过筛选在 `masks` 区域内的角点坐标来获取角点的位置。
请注意,代码中的一些参数(如 `maxCorners`、`qualityLevel` 和 `minDistance`)需要根据你的具体场景进行调整。另外,请确保你已经替换了图像路径。
希望这能帮助到你!如果有更多问题,请随时提问。
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